【摘要】：隨著信息時(shí)代高速發(fā)展,人們對(duì)信息獲取的準(zhǔn)確性和高效性提出了更高的要求,傳統(tǒng)的搜索引擎越來(lái)越難以滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。檢索式問(wèn)答應(yīng)用逐漸得到更廣泛的應(yīng)用。本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了面向Java編程語(yǔ)言的檢索式問(wèn)答應(yīng)用,可以針對(duì)用戶(hù)提出的Java編程語(yǔ)言的相關(guān)問(wèn)題給出回答。本文首先構(gòu)建了 Java編程語(yǔ)言領(lǐng)域的問(wèn)答數(shù)據(jù)集,而后基于此數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了檢索式問(wèn)答應(yīng)用。本應(yīng)用通過(guò)Web頁(yè)面接收用戶(hù)查詢(xún)請(qǐng)求,而后分析用戶(hù)查詢(xún)意圖,在問(wèn)答數(shù)據(jù)集中查找相似問(wèn)題或相關(guān)文檔,然后對(duì)候選答案排序并返回給用戶(hù)。同時(shí)此應(yīng)用支持用戶(hù)對(duì)“問(wèn)題-答案相關(guān)度”進(jìn)行評(píng)價(jià),并將用戶(hù)評(píng)價(jià)作為優(yōu)化候選答案排序的依據(jù)。此應(yīng)用的信息檢索模塊采用了基于文本表示的相似問(wèn)題檢索方法以獲得候選答案集合;重排序模塊中引入了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的排序模型以?xún)?yōu)化答案排序。本文首先介紹了本文的研究背景;基于對(duì)問(wèn)答應(yīng)用的調(diào)研,分析了面向垂直領(lǐng)域的檢索式問(wèn)答應(yīng)用的需求;接著,本文詳細(xì)介紹了檢索式問(wèn)答應(yīng)用的總體設(shè)計(jì)和各個(gè)模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì),隨后對(duì)各個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)加以介紹;最后通過(guò)一系列測(cè)試驗(yàn)證了應(yīng)用的有效性。
【圖文】：

Ｂａｇ－ｏｆ－Ｗｏｒｄｓ，邋ＣＢ0Ｗ）和連續(xù)躍文模型（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ邋Ｓｋｉｐ邋Ｇｒａｍ，邋Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ）。逡逑ＣＢＯＷ模型時(shí)根據(jù)上下文預(yù)測(cè)當(dāng)前詞語(yǔ)而Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型是根據(jù)當(dāng)前語(yǔ)句中的詞逡逑語(yǔ)預(yù)測(cè)上下文的出現(xiàn)概率，模型結(jié)構(gòu)可見(jiàn)圖２－１。逡逑輸入邋映射邐輸出邐輸入邋映射邐輸出逡逑ｗ（ｔ－２）邐ｖ邐Ｊ邐ｗ（ｌ－２）逡逑ｗ（ｌ－１）邐＼邐／邐帥？”逡逑邐？邋Ｗ（ｔ）邐ｗ（ｔ）邋邐邐？逡逑／？邐Ｋ逡逑／邐＼邐？．２，逡逑ｗ（卜邋２）邐ｆ邐５邐ｗ（，４２）逡逑ＣＢＯＷ邐Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ逡逑圖２－１邋ＣＢＯＷ與Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型結(jié)構(gòu)圖［５］逡逑９逡逑

指根據(jù)問(wèn)題意圖分析得出的所需要答案的分類(lèi)；候選答案指根據(jù)與問(wèn)題的匹配關(guān)逡逑系確定的可能適合問(wèn)題的答案。當(dāng)前問(wèn)答應(yīng)用一般包括三個(gè)子模塊［９］：?jiǎn)栴}處理、逡逑文檔處理和答案處理，如圖２－２所示。逡逑ｉｍｔａ邐問(wèn)題ｉｔｓ逡逑寫(xiě)入的話(huà)ａ邐ｒ邐＇邋１邋／邋－邐＼逡逑——問(wèn)政結(jié)構(gòu)分析酋邐Ｉ邐問(wèn)ｉｓ結(jié)構(gòu)分析器逡逑ａｌａ邋？黯ｒ？的文邐＊邋ｒ邋？逡逑ＨＳＳ邋Ｉ邐ｊ逡逑？邐倌隳檢索．素引和數(shù)？？邐Ｑ邐￣Ｑ逡逑？邐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)播型邐0邐0逡逑目目目邐；邐＾邐ｎ逡逑§§§邐Ｊ邐答＿逡逑§§§邋＼邐〈＾｜００００Ｐ‘ｓ相料的佊財(cái)以搖答案逡逑圖２－２問(wèn)答應(yīng)用模型結(jié)構(gòu)圖逡逑其中問(wèn)題處理模塊需要分析問(wèn)題目以決定問(wèn)題類(lèi)型以及此問(wèn)題的問(wèn)題焦點(diǎn)，，逡逑這步處理是為了避免答案的模糊性，它主要包括了接收到用戶(hù)問(wèn)題、分析問(wèn)題結(jié)逡逑構(gòu)并分詞、將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成機(jī)器可以處理的形式并進(jìn)行問(wèn)題分類(lèi)。對(duì)于答案分逡逑類(lèi)，可以通過(guò)人工和自動(dòng)的方式：人工手動(dòng)分類(lèi)使用很多自定義的規(guī)則來(lái)劃分問(wèn)逡逑題類(lèi)型，通過(guò)這類(lèi)規(guī)則使問(wèn)題分類(lèi)較為準(zhǔn)確但同時(shí)也是非常耗時(shí)，一般問(wèn)題可以逡逑通過(guò)疑問(wèn)詞簡(jiǎn)單劃分為方法類(lèi)、定義類(lèi)、地點(diǎn)類(lèi)、時(shí)間類(lèi)、人物類(lèi)、原因類(lèi)等；逡逑而自動(dòng)的問(wèn)題分類(lèi)研宄的是在準(zhǔn)確度可接受范圍內(nèi)，當(dāng)前通常使用基于統(tǒng)計(jì)特征逡逑的方法如樸素貝葉斯、基于多粒度詞嵌入表示的方法或通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行問(wèn)題分逡逑類(lèi)，這類(lèi)方法也可識(shí)別出新類(lèi)型的問(wèn)題。逡逑不同于針對(duì)于每個(gè)用戶(hù)問(wèn)題進(jìn)行分詞的問(wèn)題處理步驟，文檔處理的主要特征逡逑是選擇？？組相關(guān)文檔
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3;TP311.52

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本文編號(hào)：2691445